动力学粗糙度长度是大气数值模式和微气象计算的重要物理参数,其准确性会影响大气数值模式的性能和微气象计算水平.然而影响动力学粗糙度长度的因素很多,通常给出的动力学粗糙度长度参数往往只考虑单个因素的作用,其适应能力具有明显的...动力学粗糙度长度是大气数值模式和微气象计算的重要物理参数,其准确性会影响大气数值模式的性能和微气象计算水平.然而影响动力学粗糙度长度的因素很多,通常给出的动力学粗糙度长度参数往往只考虑单个因素的作用,其适应能力具有明显的局限性,往往给陆面动量通量(摩擦速度)的估算带来很大误差.本文利用近几年对动力学粗糙度长度与各种不同影响因素的参数关系的研究成果,构建了一个包含近地层大气动力特征、大气热力特征、植被自然生长规律、降水年际波动的生态效应和植被类型等多个影响因子的动力学粗糙度长度参数化方案,该参数化方案几乎考虑了平坦低矮植被动力学粗糙度长度的全部影响因素.同时,还利用兰州大学半干旱气候与环境观测站多年观测资料对该动力学粗糙度长度参数化方案的应用效果与其他实验方案进行了系统比较分析.发现该参数化方案计算的摩擦速度不仅远比用常数动力学粗糙度长度计算的摩擦速度误差小,而且也明显比仅考虑部分因素变化的其他参数化方案计算的摩擦速度误差小.与以往用固定不变的动力学粗糙度长度计算的摩擦速度相比,其与观测值的相关系数由0.752提高到了0.937,标准差和偏差分别降低了近20%和80%;其与观测值的平均值仅相差0.004 m s?1,相对误差仅1.6%左右,大大减少了近地层动量通量的估算误差.检验表明,本文构建的针对平坦低矮植被的动力学粗糙度长度的多因子普适性参数化方案可以为大气数值模式提供更加科学的参数化方案.展开更多
植被冠层含水量CWC(Canopy Water Content)和植被地上部分含水量VWC(Vegetation Water Content)对于植被健康状况和土壤干旱监测具有重要意义。本文联合PROSAIL辐射传输模型和植被水分指数NDWI(Normalized Difference Water Index),发...植被冠层含水量CWC(Canopy Water Content)和植被地上部分含水量VWC(Vegetation Water Content)对于植被健康状况和土壤干旱监测具有重要意义。本文联合PROSAIL辐射传输模型和植被水分指数NDWI(Normalized Difference Water Index),发展了一种简单、通用性较好的低矮植被CWC和VWC反演方法,可实现中、高空间分辨率下的CWC和VWC估算。首先对PROSAIL模型输入参数进行敏感性分析,明确各参数对模型输出反射率的影响机制,以优化PROSAIL模型输入参数设置并生成低矮植被的反射率模拟数据。基于模拟数据,计算了4个植被水分指数NDWI_((860,1240))、NDWI_((860,1640))、NDWI_((1240,1640))和NDWI_((860,970))用于反演低矮植被CWC和VWC。基于模拟数据的结果表明,4个植被水分指数与ln(CWC)都存在明显的线性关系,基于该关系建立了CWC估算模型。该模型可以直接用于低矮植被CWC估算,并通过VWC与CWC之间的经验关系间接计算得到VWC。模型模拟结果也表明,由于NDWI_((860,1640))和NDWI_((1240,1640))高度相关(R2=0.99),两者可以提供相似且相对较好的低矮植被CWC估算精度。基于地面实测数据的验证结果与基于模拟数据的结果表现出很好的一致性,即基于NDWI_((860,1640))和NDWI_((1240,1640))估算的VWC都有相似且较高的精度,决定系数(R2)都为0.88,均方根误差(RMSE)分别为0.4558 kg/m^(2)和0.4380 kg/m^(2)。利用Landsat 5 TM数据对NDWI_((860,1640))估算效果的验证结果显示,模型估算CWC与地面实测CWC的R2为0.84,RMSE为0.1342 kg/m^(2),估算VWC的RMSE为0.5651 kg/m^(2)。本文提出的基于NDWI_((860,1640))和NDWI_((1240,1640))的CWC/VWC估算模型可被用于低矮植被的长势监测和干旱监测,为低矮植被覆盖地表的土壤水分反演提供高质量的植被水分信息。展开更多
文摘动力学粗糙度长度是大气数值模式和微气象计算的重要物理参数,其准确性会影响大气数值模式的性能和微气象计算水平.然而影响动力学粗糙度长度的因素很多,通常给出的动力学粗糙度长度参数往往只考虑单个因素的作用,其适应能力具有明显的局限性,往往给陆面动量通量(摩擦速度)的估算带来很大误差.本文利用近几年对动力学粗糙度长度与各种不同影响因素的参数关系的研究成果,构建了一个包含近地层大气动力特征、大气热力特征、植被自然生长规律、降水年际波动的生态效应和植被类型等多个影响因子的动力学粗糙度长度参数化方案,该参数化方案几乎考虑了平坦低矮植被动力学粗糙度长度的全部影响因素.同时,还利用兰州大学半干旱气候与环境观测站多年观测资料对该动力学粗糙度长度参数化方案的应用效果与其他实验方案进行了系统比较分析.发现该参数化方案计算的摩擦速度不仅远比用常数动力学粗糙度长度计算的摩擦速度误差小,而且也明显比仅考虑部分因素变化的其他参数化方案计算的摩擦速度误差小.与以往用固定不变的动力学粗糙度长度计算的摩擦速度相比,其与观测值的相关系数由0.752提高到了0.937,标准差和偏差分别降低了近20%和80%;其与观测值的平均值仅相差0.004 m s?1,相对误差仅1.6%左右,大大减少了近地层动量通量的估算误差.检验表明,本文构建的针对平坦低矮植被的动力学粗糙度长度的多因子普适性参数化方案可以为大气数值模式提供更加科学的参数化方案.
文摘植被冠层含水量CWC(Canopy Water Content)和植被地上部分含水量VWC(Vegetation Water Content)对于植被健康状况和土壤干旱监测具有重要意义。本文联合PROSAIL辐射传输模型和植被水分指数NDWI(Normalized Difference Water Index),发展了一种简单、通用性较好的低矮植被CWC和VWC反演方法,可实现中、高空间分辨率下的CWC和VWC估算。首先对PROSAIL模型输入参数进行敏感性分析,明确各参数对模型输出反射率的影响机制,以优化PROSAIL模型输入参数设置并生成低矮植被的反射率模拟数据。基于模拟数据,计算了4个植被水分指数NDWI_((860,1240))、NDWI_((860,1640))、NDWI_((1240,1640))和NDWI_((860,970))用于反演低矮植被CWC和VWC。基于模拟数据的结果表明,4个植被水分指数与ln(CWC)都存在明显的线性关系,基于该关系建立了CWC估算模型。该模型可以直接用于低矮植被CWC估算,并通过VWC与CWC之间的经验关系间接计算得到VWC。模型模拟结果也表明,由于NDWI_((860,1640))和NDWI_((1240,1640))高度相关(R2=0.99),两者可以提供相似且相对较好的低矮植被CWC估算精度。基于地面实测数据的验证结果与基于模拟数据的结果表现出很好的一致性,即基于NDWI_((860,1640))和NDWI_((1240,1640))估算的VWC都有相似且较高的精度,决定系数(R2)都为0.88,均方根误差(RMSE)分别为0.4558 kg/m^(2)和0.4380 kg/m^(2)。利用Landsat 5 TM数据对NDWI_((860,1640))估算效果的验证结果显示,模型估算CWC与地面实测CWC的R2为0.84,RMSE为0.1342 kg/m^(2),估算VWC的RMSE为0.5651 kg/m^(2)。本文提出的基于NDWI_((860,1640))和NDWI_((1240,1640))的CWC/VWC估算模型可被用于低矮植被的长势监测和干旱监测,为低矮植被覆盖地表的土壤水分反演提供高质量的植被水分信息。
